#3. 在OpenCV安装目录下找到课程对应演示图片(安装目录\sources\samples\data)，首先计算灰度直方图，进一步使用大津算法进行分割，并比较分析分割结果。
#统计图像的直方图的两种方法：
#1.cv2.calcHist函数
#img=cv2.imread('home'.jpg',0)
#hist=cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])
#2.np.histogram函数
#hist,bin=np.histogram(img.ravel(),256,[0,256])

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread("./lena.jpg") #加载图片
cv2.imshow("lena_yuanshi", img)#显示原始图片

gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换为灰度图
cv2.imshow("lena_huidu", gray)#显示灰度图片
plt.hist(gray.ravel(), 256, [0, 256]) #绘制直方图
plt.show() #显示直方图

retval,dst = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU) #使用大津算法进行图像二值化
cv2.imshow("dst", dst)#显示结果


cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

